Modelli per task

Tutte le famiglie incluse nella libreria, generate dal registro dei modelli v1.5.0: 82 famiglie su 17 task.

Rilevamento

40 famiglie

Box attorno agli oggetti. Il task per cui è costruita la maggior parte della libreria.

RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

YOLOv9

yolo9: t, s, m, c at 640 px; yolo9_p2: t, s at 640 px

D-FINE

n, s, m, l, x at 640 px

DEIM

deim: n, s, m, l, x at 640 px

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

RT-DETR

rtdetr: r18, r34, r50, r50m, r101, l, x at 640 px; rtdetrv2: r18, r34, r50, r50m, r101 for detection at 640 px, n, s, m, l, x for oriented boxes at 1024 px; rtdetrv4: s, m, l, x at 640 px

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

Dome-DETR

s, m, l at 800 px

PicoDet

s, m, l at 320 to 640 px

RTMDet

t, s, m, l, x at 640 px

YOLOv7

b at 640 px

YOLOX

n, t, s, m, l, x at 416 to 640 px

Florence-2

base, large at 768 px

Grounding DINO

t, b at 800 px

InternVL3

1b, 2b, 8b at 448 px

Kosmos-2

224 at 224 px

LFM2-VL

450m at 512 px

LocateAnything

3b at 2500 px

OMDet-Turbo

t at 640 px

OV-DEIM

s, m, l at 640 px

OWLv2

b16, l14 at 960 to 1008 px

Qwen3-VL

2b, 4b, 8b at 1024 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

SmolVLM2

500m at 512 px

CenterNet

resdcn18, dla34 at 512 px

Deformable DETR

r50ss, r50ssdc5, r50, r50refine, r50twostage at 800 px

DETR

r50, r50dc5, r101, r101dc5 at 800 px

DINO-DETR

r50, r50s5, swinl at 800 px

EfficientDet
Faster R-CNN

n, s, m, l at 320 to 800 px

FCOS

r50 at 800 px

LW-DETR

t, s, m, l, x at 640 px

Mask R-CNN

r50 at 800 px

RetinaNet

r50, r50v2 at 800 px

SSD

300 at 300 px

YOLOv1

t, b at 448 px

YOLOv2

t, b at 416 to 608 px

YOLOv3

t, b, spp at 416 to 608 px

YOLOv4

t, b at 416 to 608 px

Segmentazione

13 famiglie

Maschere per singola istanza invece dei box.

RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

D-FINE

n, s, m, l, x at 640 px

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

RTMDet

t, s, m, l, x at 640 px

MobileSAM

tiny at 1024 px

PicoSAM3

pico at 96 px

SAM

base, large, huge at 1024 px

SAM 3

large at 1008 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

EoMT

s, b, l at 512 px

Mask R-CNN

r50 at 800 px

Keypoint

5 famiglie

Scheletri e landmark su ogni istanza rilevata.

RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Classificazione

12 famiglie

Un'etichetta per l'intera immagine, e i backbone dietro a tutto il resto.

ConvNeXt

t, s, b at 224 px

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

EfficientNetV2

b0, b1, b2, b3 at 224 to 300 px

MobileNetV4

s, m, l at 224 to 256 px

ResNet

18, 34, 50, 101 at 224 px

AlexNet

b at 224 px

Swin Transformer

t, s, b, l at 224 px

VGG

16, 19, 16bn, 19bn at 224 px

ViT

ti, s, b, l at 224 px

DeiT

t, s, b at 224 px

Box orientati

2 famiglie

Box ruotati, per le immagini aeree e per tutto ciò che non è allineato agli assi.

RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

RT-DETR

rtdetr: r18, r34, r50, r50m, r101, l, x at 640 px; rtdetrv2: r18, r34, r50, r50m, r101 for detection at 640 px, n, s, m, l, x for oriented boxes at 1024 px; rtdetrv4: s, m, l, x at 640 px

Profondità

6 famiglie

Distanza per pixel a partire da una sola immagine.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Depth Anything 3

l at 504 px

Depth Anything V2

s, b, l, g at 518 px

MiDaS

s, l at 256 to 384 px

ZipDepth

b, bnpu at 384 px

Segmentazione semantica

7 famiglie

Una classe per ogni pixel, senza separare le istanze.

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

LingBot-Vision
EoMT

s, b, l at 512 px

FCN

r50, r101 at 520 px

PIDNet

s, m, l at 1024 px

Segmentazione panottica

2 famiglie

Maschere semantiche e di istanza in un solo passaggio.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

EoMT

s, b, l at 512 px

Punti e conteggio

3 famiglie

Centroidi invece dei box, abbastanza leggeri da girare sui microcontrollori.

LocateAnything

3b at 2500 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Riconoscimento del testo

2 famiglie

Trovare e leggere il testo in un'immagine.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

PP-OCRv5

t, l at 960 px

Embedding

4 famiglie

Vettori per ricerca, clustering e retrieval.

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

LibreFaceRec

Sguardo

1 famiglie

Dove sta guardando una persona.

L2CS-Net

r18, r34, r50, r101, r152 at 448 px

Rilevamento dei bordi

3 famiglie

Contorni e confini.

DexiNed

b at 352 px

TEED

t at 352 px

Normali alle superfici

2 famiglie

In che direzione è orientata ogni superficie.

MoGe-2

s, b, l at 518 px

Scontornamento

2 famiglie

Ritagli con canale alfa, capelli e bordi inclusi.

BiRefNet

t, l at 1024 px

FeyNobg

l at 1024 px

Restauro

3 famiglie

Riduzione del rumore, deblurring e upscaling.

NAFNet

s, l at 256 px

Real-ESRGAN

x4, x2, x4t at 64 px

SwinIR

s, m, l at 64 px

Mesh 3D

1 famiglie

Geometria 3D a partire da un'immagine.

SAM 3D Body

d3, h at 512 px